新冠疫情传播预测模拟数据集COVID-19PropagationPredictionSimulationDataset-dgrechka
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 传播预测, 时间序列分析, 流行病学, 预测模型, 机器学习, 数据模拟, 风险评估
数据概述：
该数据集包含多个国家和地区的COVID-19疫情传播预测模拟数据，记录了不同时间点（以天为单位）的疫情发展情况。主要特征如下：
时间跨度：数据包含自疫情爆发以来的一段时间内的预测数据，具体时间范围取决于每个国家或地区的数据。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，包括埃塞俄比亚、澳大利亚西澳大利亚州、荷兰、格鲁吉亚、韩国、伊拉克、巴哈马和巴巴多斯等。
数据维度：数据集包括日期（Date）、天数（days）、易感人群预测值（susceptiblepred）、感染人群预测值（infectedpred）和移除人群预测值（removedpred）。
数据格式：CSV格式，每个国家或地区的数据存储在一个独立的CSV文件中，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于模拟预测模型，用于评估疫情传播趋势。
该数据集适合用于疫情传播模型研究、预测分析、风险评估和模型验证等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于流行病学、传染病动力学和公共卫生领域的学术研究，如疫情传播规律分析、预测模型评估、干预措施效果评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业、政府部门和决策机构提供数据支持，用于疫情风险评估、资源分配、政策制定和应急响应等方面。
决策支持：支持公共卫生决策者制定基于数据的疫情应对策略，优化资源配置，降低疫情对社会经济的影响。
教育和培训：作为流行病学、数据科学和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情传播过程，提升数据分析和建模能力。
此数据集特别适合用于探索疫情传播的动态变化，评估不同情景下的疫情发展趋势，并为制定有效的防控措施提供数据支撑。
